جداسازی طیفی و مکانی تصاویر ابرطیفی با استفاده از semi-nmf و تبدیل pca

در سال های اخیر جداسازی داده های سنجش از دور با استفاده از عامل بندی ماتریس نامنفی (nonnegative matrix factorization) مود توجه قرار گرفته است و برای بهبود کارایی آن، به تابع هزینه اقلیدسی قید های کمکی می افزایند. چالش اصلی در این میان معرفی قید های است که بتواند نتایج بهتری را استخراج کند. همبستگی بین باند های تصاویر ابر طیفی مساله ای است که کمتر مورد توجه الگوریتم های جداسازی قرار گرفته است. این مساله در جداسازی کلاس های مشابه بیشتر مشخص می شود. در این مقاله ما یک روش جدید برای جداسازی داده های ابر طیفی سنجش از دور با استفاده از عامل بندی ماتریس نیمه نامنفی (semi-nmf) و تحلیل مولفه های اصلی پیشنهاد کردیم. در روش پیشنهادی جداسازی طیفی و مکانی به صورت همزمان انجام می شود و تمام محدودیت های فیزیکی مساله بر اساس مدل مخلوط خطی اعمال می گردد. همچنین، علاوه بر محدودیت های فیزیکی، از ویژگی داده های ابرطیفی در فرآیند جداسازی بهره برداری شده است. تنکی ضرایب فراوانی یکی از ویژگی های مهم داده های ابر طیفی است که در این مقاله ما با استفاده از ماتریس nsnmf به درون تابع هزینه اعمال کرده ایم. در روش پیشنهادی قواعد بروز رسانی الگوریتم با استفاده از روش als بدست آمده است. در بخش انتهایی این مقاله از داده های ابر طیفی مصنوعی و واقعی به منظور بررسی کارآمدی الگوریتم پیشنهادی استفاده شده است. نتایج بدست آمده برتری الگوریتم پیشنهادی را در مقایسه با برخی از الگوریتم ها جداسازی نشان می دهد.